2025‐05‐12 분석 모델 발표 및 다음 방향 수립 - devyzz/senior-road-risk-analyzer GitHub Wiki
- 과제 검토
- 모델 분석 결과 : 랜덤포레스트 - 정확도 이상 recall 이상 GWR - 유의확률 이상 SHAP - 채택 ✔️
- 아이디어 제안 : 앱 서비스 기획, 현재 부천에서 복지택지 100대 시행중, 서울에 확장 방안
- 프로젝트 방향 설정
- 앱 기획 -> 분석 퀄리티 중요 정량적 수요, 교통 취약성에 대한 공간적 분석.
- 앱 개발 (2명), 제안서 (1명)
- 분석 방안 모색
- xgboost + shap 모델 사용하여 변수들의 특성 뽑아오기. How ? 종속 변수를 정하고 결측치를 다르게 하기
- 예지 ) y : 고령자 사고 여부 => 보호구역 통합? 모든 구역 분리? (다 돌려보고) 범위 : 교통량, 속도, null인행 drop -> 55,000건
- 주안 ) y : 고령자 사고 다발 구역 (hotspot) 범위 : 고령자 가해사고만 ! -> 19,000건 비고령 사고 다발 구역/비고령 가해 사고
- 정은 ) y : 치사율 (사망+중상 : 1 , 경상 + 부상 : 0) 범위 : 고령자 가해 사고만 ! -> 19,000건 비고령 치사율/ 비고령 가해 사고
- 공통 ) 각각 상위 변수 6개 뽑아 나머지 요소 상관관계 분석, 보호구역은 어린이 보호구역만
(사고 차량 종류, 나머지 보호구역 제외)
도로 점수화 식 짜기, 결론 도출 기획서 제안서 작성 피그마 .. ? (언제 ?)